卷积网络 步长&填充 大小 与输入输出大小的关系

在设计深度学习网络的时候，需要计算输入尺寸和输出尺寸，那么就要设计卷积层的的各种参数。这里有一些设计时候的计算公式，方便得到各层的参数。 这里简化下，约定： 没有填充，单位步长 零填充，单位步长 半填充 全填充 参考图如下图所示; 不填充，非单位步长 零填充，非单位步长 示意图如下：   参考： [1603.07285] A guide to convolution arithmetic for

>>阅读原文<<